百度试题 结果1 题目聚类分析中,K-means算法的K值表示什么? A. 聚类中心的数量 B. 聚类半径 C. 聚类成员的最小数量 D. 聚类成员的最大数量 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
K-means聚类的K指的是聚类的类别个数，可以根据行业知识、经验来自行给定，也可以遍历多个聚类方案进行优...
K-Means是聚类算法中的一种,其中K表示类别数,Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。 K值及初始质心 K值是聚类结果中类别的数量。简单的说就是我们希望将...
'k-means++'聚类算法是在KMeans算法基础上,针对迭代次数,优化选择初始质心的方法。sklearn.cluster.KMeans 中默认参数为 init='k-means++',其算法原理为在初始化簇中心时,逐个选取 个簇中心,且离其他簇中心越远的样本越有可能被选为下个簇中心。 算法步骤: 从数据即 中随机(均匀分布)选取一个样本点作为第一...
3. K-Means算法的时间复杂度 众所周知，算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度，时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量，常用大O符号表述；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。如果一个算法的效果很好，但需要的时间复杂度和空间复杂度都很大，那将会在算法的效果和所需的计算成本之间进行权衡。K...
K值不好把握，对于未知簇数量的数据需要多次迭代寻找k值；对于噪音数据敏感，特别是离群点；算法可能也不...
而K-Means聚类算法就是一种十分经典的基于划分的方法。它的算法简单,聚类速度较快,但是有一个缺点:需要预先给出聚类数K的值。因此,本文的主要目的就是给出一个选择适合的K值的方法。在第二章中我们详细介绍了聚类算法原理,以及K-Means算法的过程,并讨论的一些古典的与新起的选取K值的方法。而第三章则重点讨论...
在使用 K-means 聚类时,确定 K 值是一个重要的问题。K 值表示将数据集分为多少个簇。以下是确定 K 值的一些方法: 1. 肘部法则(Elbow Method):这种方法是通过计算不同 K ...
K-Means算法思想 K-Means聚类算法是聚类算法之一,其中K表示类别的数量,即我们想要将数据分成几个类别,Means表示均值。K值决定了初始质心(通常是随机选择的中心)的数量,K值是几,必须有几个质心。简而言之,K-Means聚类算法是一种通过均值聚类数据点的算法。
K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。聚类和分类最大的不同在于,分类的目标是事先已知的,而聚类则不一样,聚类事先不知道目标变量是什么,类别没有像分类那样被预先定义出来,所以,聚类有时也叫无监督...